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DBMS > DolphinDB vs. PouchDB vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. PouchDB vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APISpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSDocument StoreRelational DBMSSuchmaschineKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte2,34
Rang#112  Overall
#21  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitewww.dolphindb.compouchdb.comspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.comdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlpouchdb.com/­guidesspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerDolphinDB, IncApache Software FoundationApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20182012201420012020
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20227.1.1, Juni 20193.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availableOpen SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaScriptScalaC++C++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Datenschemajaschemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaja infoüber Viewsneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
JavaScriptJava
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaView Functions in JavaScriptneinneinnein
Triggersneinjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDByes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
keinekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenjaneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, Groupsneinneinneinnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DolphinDBPouchDBSpark SQLSphinxTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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